XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System
人工智能：谷歌课堂和学习分析对尼日利亚大学商科教育学生学术参与的互动影响
摘要 本研究旨在确定一个支持学生学术参与和提高学习成果的交互式数字学习环境。本研究采用准实验和非等效对照组研究设计。我们使用目的抽样技术来选择研究样本。此外，该研究还从南尼日利亚四所大学的 422 名本科营销专业学生的纵向研究调查回复中抽取样本，以检验研究假设。这些大学包括卡拉巴尔大学 (UNICAL)、安布罗斯阿里大学、埃克波玛大学 (AAU)、乌约大学 (UNIUYO) 和阿巴拉卡三角州立大学 (DSUA)。UNICAL 和 AAU 的学生组成治疗组，而 UNIUYO 和 DSUA 的学生则为对照组。本研究使用了三套工具。它们是：电子营销成就测试问卷、营销专业学生学术参与度量表和学生学习满意度量表。这三种工具由五位专家验证，每所研究的机构各派一名专家。使用 Cronbach alpha 系数测试了这些工具的可靠性，结果显示 e-MATQ、MSAES 和 SLSS 的系数可靠性指数分别为 0.850、0.835 和 0.863。使用重复测量方差分析 (ANOVA)、分层多元回归 (HMR) 分析和 5000 次重新采样 BC 引导来检验 0.05 显着性水平下的假设。结果表明，与对照组相比，接受治疗的营销学生在第 2-3 次的学业成绩显著提高。学生表达了通过 E-MVC 参与学术活动的满意度和意愿，而学术参与对学生的学习成绩具有完全的中介作用。我们建议大学管理者和教育部应创建一个有利的虚拟环境，以促进使用 E-MVC 进行有效的教学实践。
ChatGPT 和 Google Bard 展开 AI 聊天机器人竞赛
关于聊天机器人将如何撼动互联网和我们的世界，人们有无数疑问。教育工作者担心“家庭作业的终结”，因为机器人可以立即提供令人信服的论文和 A 级标准的答案。工人们担心机器人对各种工作都构成了真正的威胁。在微软将 ChatGPT 添加到其 Bing 搜索引擎的那天，微软首席执行官 Satya Nadella 表示：“这是搜索领域的新一天。”谷歌缓解了人们对聊天机器人的出现及其可能带来的威胁的担忧。它表示：“人工智能可以加深我们对信息的理解，并更有效地将其转化为有用的知识——让人们更容易找到他们正在寻找的东西并完成任务。”
使用超像素融合、GoogleNet 和线性邻域语义分割的 SLIC 分割进行脑肿瘤分类
脑肿瘤是由于细胞不受控制地生长而产生的异常组织肿块。脑肿瘤通常会缩短寿命并在后期导致死亡。自动检测脑肿瘤是计算机辅助疾病诊断系统中一项具有挑战性且重要的任务。本文提出了一种基于深度学习的脑肿瘤分类方法。使用边缘方向总变分去噪去除脑 MRI 图像中的噪声。使用超像素融合的 SLIC 分割对脑 MRI 图像进行分割。将分割结果提供给经过训练的 GoogleNet 模型，该模型可识别图像中的肿瘤部分。一旦识别出肿瘤，便使用基于卷积神经网络 (CNN) 的改进语义分割模型对肿瘤段边缘的像素进行分类。改进的语义分割使用像素的线性邻域来进行更好的分类。由于边界处的像素被准确分类，因此最终识别出的肿瘤是准确的。实验结果表明，该方法在 GoogleNet 分类模型中的准确率为 97.3%，线性邻域语义分割的准确率为 98%。
6。FBSS-PHD入学考试教学大纲-Google Docs
第A节（所有学院共同）研究方法，生物统计学，研究伦理和出版物伦理学单元I：选择研究问题的过程，包括优先级和可行性，编写研究建议的过程，论文和研究出版物的科学写作。文献审查，文学审查的需求，主要和次要来源的审查，书目数据库，电子数据库，信息检索，信息处理，批判性评估，收集的材料组织和审查的撰写，写作参考方法和参考书目。UNIT II: Scales of measurement: Basic concepts in response scales, types of scales, categorical scales, nominal scales, ordinal scales and interval or ratio scales, visual analogue scales, Likert scale, composite scales, Guttman scale, combination scores, Criteria for a satisfactory scale, Appropriate selection of scale for measuring a variable, Appropriate use of different statistical procedures for different kinds of scale, Principles and approaches in问卷开发。开放结束和封闭的问题，问卷的有效性和可靠性。III单元：疾病频率和关联，患病率，发病率，特定和调整（标准化）率，相对风险，优势比，标准化死亡率比率，可归因的风险和关联度量的解释。描述性流行病学研究：相关研究，病例报告和病例系列，横截面研究，描述性研究的假设表述。案例控制研究，设计和进行案例控制研究，结果分析和解释，案例控制研究中的偏见。第四单元：队列研究：队列研究，设计和行为的类型研究，分析和解释结果的分析和解释，队列研究中的偏见，回顾性队列研究，流行病学研究的偏见，偏见的类型，偏见的控制类型，偏见的控制，偏见和偏见和混杂性，混杂性，方法的混淆，控制混音的性质。统计关联和原因效应关系，有效统计关联的存在，流行病学方法，因果关系的判断。单位V：介入研究，介入研究的类型，随机对照试验的设计和进行，在随机对照研究中蒙蔽，结果分析和解释。非随机研究，药物发现和评估：药物发现中的历史方法，现代医学的药理学方法，药物发现的新方法，急性，急性，慢性毒性研究的药理学评估，药理学评估方法和OECD指南。单位VI：数据的来源，数据，定性或离散数据，定量或连续数据，变量类型，因变量和独立变量的选择，选择
大脑。人工智能和神经科学的广泛研究 ISSN：2068-0473 | e-ISSN：2067-3957 涵盖：Web of Science (WOS)；PubMed.gov；IndexCopernicus；语言学家名单；Google Academic；Ulrichs；getCITED；Genamics JournalSeek；J-Gate；SHERPA/RoMEO；大洋期刊系统；公共知识项目；BIUM；NewJour；ArticleReach Direct；Link+；CSB；CiteSeerX；Socolar；KVK；WorldCat；CrossRef；Ideas RePeC；Econpapers；Socionet。2022 年，第 13 卷，第 4 期，页码：436-449 | https://doi.org/10.18662/brain/13.4/397 提交日期：2022 年 1 月 31 日 |接受出版日期：2022 年 2 月 23 日 当代哲学中的人工智能问题 Iryna MAIDANIUK 1、Tetiana TSOI 2、Ihor HOIAN 3、Maksym DOICHYK 4、Oksana PATLAICHUK 5、Olga STUPAK 6
1 乌克兰国立生命与环境科学大学，基辅，乌克兰，mira-i@ukr.net 2 乌克兰国立美术与建筑学院，基辅，乌克兰，tetiana.tsoi@naoma.edu.ua，ORCID ID：https://orcid.org/0000-0003-4413-1478 3 瓦西里·斯特凡尼克喀尔巴阡国立大学，伊万诺-弗兰科夫斯克，乌克兰，ihor.hoian@pnu.edu.ua，ORCID ID：https://orcid.org/0000-0003-2548-0488 4 瓦西里·斯特凡尼克喀尔巴阡国立大学，伊万诺-弗兰科夫斯克，乌克兰，maksimdoichyk@ukr.net，ORCID ID：https://orcid.org/0000-0001-5081-1386 5 马卡罗夫海军上将国立大学造船大学，乌克兰尼古拉耶夫，oksana.patlaichuk@nuos.edu.ua，ORCID ID：https://orcid.org/0000-0002-1448-3360 6 海军上将马卡洛夫国立造船大学，乌克兰尼古拉耶夫，olga.stupak@nuos.edu.ua，ORCID ID：https://orcid.org/0000-0001-7846-1489
谷歌火星
建议年级 4 年级 -12 年级 学科领域 地球科学、空间科学、语言艺术 时间线 45 分钟 标准 • 4-ESS1-1. 从岩层模式和岩层化石中识别证据，以支持对地貌随时间变化的解释。 • 4-ESS2-2. 分析和解释地图数据以描述地球特征的模式。 • MS-ESS1-3. 分析和解释数据以确定太阳系中物体的比例属性。 背景 人类想要了解我们的自然环境。熟悉我们的世界很重要。随着时间的推移，地图绘制技术不断发展。我们有键、比例、符号、经纬度坐标来精确定位地球上的确切位置，以及颜色/线条来显示海拔。凭借我们目前对地图技术的了解和阅读地球地图的能力，我们现在能够将其与火星联系起来。从纯粹的观察开始，然后轨道器收集火星图像。现在我们甚至在火星上有了探测器和着陆器。这种侦察与技术相结合，使我们能够突破探索的极限。地图是其中的重要组成部分。它们让我们熟悉陌生的事物，准确地侦察出潜在的着陆点，并让我们能够“先知后知”。
Domino 与 Google Cloud Vertex AI 对比
数据科学家的力量倍增器在大型企业中，Domino 释放了生产力、创新和影响力——通过更灵活地访问工具、数据和部署工作的方式。
“Google Sites 作为高级阅读理解材料开发的学习媒体”
摘要 本文旨在确定基于 Google Sites 的高级阅读理解学习材料在提高学生理解文本能力方面的流程、有效性和可行性。根据需求分析的结果，学生需要一种新材料。因此，根据他们的需求开发了该材料。此外，Google Sites 可在线访问，可在计算机、笔记本电脑或平板电脑上运行。此开发使用 ADDIE（分析、设计、开发、实施和评估）方法。评估结果表明：材料和媒体的验证平均得分为 93%，此外，学生在前测中的平均得分为 55，后测中的平均得分为 78。这意味着学生的技能显著提高，值得使用。正态性检验证明了这一点，表明数据呈正态分布。前测数据的 Sig 值为 0.686，后测数据的 Sig 值为 0.686。 0.054，根据 Shapiro wilk 正态性检验的决策依据，如果该值 sig. > 0.05，则表明使用学习媒体之前和之后存在差异。因此，使用 Google Sites 的高级阅读理解学习材料符合可行性和效率的方面，该网站可以提高学生在高级阅读理解课程中的技能。关键词：媒体、谷歌网站、高级阅读理解引言在疫情前的法语教学中，教师或讲师长期以来一直使用两者
共同的动机 Google 的清洁能源领导历史
硅谷清洁能源和谷歌有着共同的目标，即在电网中使用清洁、无碳电力，并在建筑和交通运输中从化石燃料转换为清洁电力。谷歌总部位于加利福尼亚州山景城，长期以来一直是可再生能源采购领域的企业领导者，并致力于到 2030 年在所有时间和地点使用无碳能源 (CFE) 开展业务。硅谷清洁能源 (SVCE) 是一家公共社区选择能源机构，由 13 个硅谷管辖区于 2016 年成立，旨在以有竞争力的价格提供清洁、无碳电力，并实施电气化计划，以减少全社区的碳排放。
Google RFI 回应。NIST AI RMF.4292022
草案框架包含许多术语和规定，进一步澄清这些术语和规定将大有裨益，以确保人工智能生态系统的利益相关者能够理解应用于不同用例和行业的风险管理。草案中某些术语的定义方式与行业中的使用方式不一致。例如，“准确性”一词在评估人工智能系统时可能会产生误导，因为它具有特定的技术含义。为了降低风险，将“准确性”替换为其他术语（例如“正确性”或“有用性”）可能更有效，以避免混淆。同样，“可解释性”在行业中被广泛用于描述理解模型如何运行以及如何将输入连接到输出的技术方法。